NVIDIA BioNeMo 現已提供十余個生成式 AI 模型以及云服務，正在推動計算機輔助藥物發現生態系統的發展。

數字生物學和生成式 AI 正在幫助重塑藥物發現、外科手術、醫學影像和可穿戴設備，這或將成為自計算機出現以來醫療行業最引人注目的變革。

十多年來，NVIDIA 一直在為這一變革做準備，積累深厚的專業知識，打造 NVIDIA Clara 醫療計算平臺，并擴大與龐大的合作伙伴生態系統的合作。醫療領域的客戶和合作伙伴每年在 NVIDIA GPU 計算上的投入已遠超 10 億美元（包含直接或通過云計算合作伙伴間接的支出）。

在 2500 億美元的藥物研發領域，這些努力迎來了一個拐點：研發團隊現在可以使用計算機來加速藥物研發。

借助新興的生成式 AI 工具，藥物研發團隊可以觀察到特定的氨基酸或核苷序列、結構、功能和意義的基本組成部分，從而生成或設計出可能具有所需特性的新型分子。這將使研究人員能夠篩選出更精確的候選藥物來推進研究，減少昂貴、耗時的物理實驗工作。

NVIDIA BioNeMo 正在加速這一變革，它是一個生成式 AI 平臺，可為藥物研發提供開發、定制和部署基礎模型所需的服務。

BioNeMo 已在制藥公司、科技生物公司和軟件公司中被廣泛采用。它提供了一種全新的計算方法，使科學家能夠在低代碼、用戶友好的環境進行生成式 AI 研究，從而減少實驗，甚至在某些情況下可以完全取代實驗。

除了通過 BioNeMo 開發、優化和托管 AI 模型之外，NVIDIA 還通過對創新型科技生物公司的投資來推動計算機輔助藥物發現生態系統的發展，例如生物制藥公司 Recursion（向 BioNeMo 用戶提供該公司的一款基礎模型），以及生物技術公司 Terray Therapeutics（該公司正在使用 BioNeMo 開發 AI 模型）。

BioNeMo 讓 AI 加速的

藥物發現更加精準

BioNeMo 具有一套預訓練的生物分子 AI 模型，可用于蛋白質結構預測、蛋白質序列生成、分子優化、生成式化學、對接預測等。它還使計算機輔助藥物發現公司能夠通過易于訪問的應用程序編程接口（API）向廣大用戶提供模型，用于推理和定制化模型開發。

借助 BioNeMo ，藥物研發團隊可以使用其專有數據來構建或定制生成式 AI 模型。藥物研發軟件公司、生物技術公司和大型制藥公司正在將 BioNeMo 云 API（預計本月發布測試版）集成到提供計算機輔助藥物發現工作流的平臺中。

云 API 將包含許多基礎模型，其來源有三個途徑：

NVIDIA 創建的模型，如用于生成小分子的 MolMIM 生成式化學模型；

全球研究團隊首創，并由 NVIDIA 進行篩選和優化的開源模型，如 OpenFold 蛋白質預測 AI；

NVIDIA 合作伙伴開發的私有模型，如 Recursion 公司用于嵌入細胞顯微鏡圖像的 Phenom-Beta。

MolMIM 在生成小分子的同時，還能讓用戶對 AI 生成過程進行更精細的控制——即識別具有所需特性并符合用戶指定約束的新分子。例如，研究人員可以指導模型生成與特定參考分子具有相似結構和性質的分子。

制藥業的現象級 AI：Recursion為

BioNeMo帶來 Phenom-Beta 模型

Recursion 是首家通過 BioNeMo 云 API 提供 AI 模型的托管合作伙伴：Phenom-Beta 是一種視覺轉換器模型 ，可以從細胞顯微鏡圖像中提取具有生物學意義的特征。

該功能可為研究人員提供關于細胞功能的洞察，并幫助他們了解細胞如何對候選藥物或基因工程做出反應。

圖注：Phenom-Bete 在圖像重建任務中表現出色，該任務是評估模型性能的訓練指標

眾多企業正在采用 NVIDIA BioNeMo

越來越多的科學家、生物技術和制藥公司以及 AI 軟件供應商采用 NVIDIA BioNeMo 來支持生物學、化學和基因組學研究。

審核編輯：劉清